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基于CEEMDAN-深度信念网络的超低速滚动轴承故障诊断
被引量：
9
1
作者
张鹏林
徐桃萍
+1 位作者
马小东
杨天雨
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2019年第9期77-80,84,共5页
针对超低速滚动轴承故障诊断困难问题,提出一种自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与深度信念网络(DBN)相结合的超低速滚动轴承故障声发射(AE)诊断方法。通过EEMD和CEEMDAN方法分别对轴承AE信号进行分解,结果表明,CEEMDAN具有...
针对超低速滚动轴承故障诊断困难问题,提出一种自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与深度信念网络(DBN)相结合的超低速滚动轴承故障声发射(AE)诊断方法。通过EEMD和CEEMDAN方法分别对轴承AE信号进行分解,结果表明,CEEMDAN具有较好的分解完备性和抗模态混叠性;将EEMD能量熵和CEEMDAN能量熵分别作为模式识别分类器的特征向量进行故障诊断,后者的识别准确率较高;通过与SVM、BP神经网络方法对比,DBN方法的模式识别效果更好,且表现出较好的稳定性。因此,文章所提方法能够有效的应用于超低速滚动轴承的故障诊断。
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关键词
声发射
故障诊断
CEEMDAN能量熵
深度信念网络
超低速滚动轴承
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职称材料
题名
基于CEEMDAN-深度信念网络的超低速滚动轴承故障诊断
被引量：
9
1
作者
张鹏林
徐桃萍
马小东
杨天雨
机构
兰州理工大学省部共建有色金属先进加工与再利用国家重点实验室
出处
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2019年第9期77-80,84,共5页
文摘
针对超低速滚动轴承故障诊断困难问题,提出一种自适应噪声的完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与深度信念网络(DBN)相结合的超低速滚动轴承故障声发射(AE)诊断方法。通过EEMD和CEEMDAN方法分别对轴承AE信号进行分解,结果表明,CEEMDAN具有较好的分解完备性和抗模态混叠性;将EEMD能量熵和CEEMDAN能量熵分别作为模式识别分类器的特征向量进行故障诊断,后者的识别准确率较高;通过与SVM、BP神经网络方法对比,DBN方法的模式识别效果更好,且表现出较好的稳定性。因此,文章所提方法能够有效的应用于超低速滚动轴承的故障诊断。
关键词
声发射
故障诊断
CEEMDAN能量熵
深度信念网络
超低速滚动轴承
Keywords
acoustic emission
fault diagnosis
CEEMDAN energy entropy
deepbelief network
ultra low speed rolling bearing
分类号
TH133.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TG506 [金属学及工艺—金属切削加工及机床]
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题名
作者
出处
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被引量
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1
基于CEEMDAN-深度信念网络的超低速滚动轴承故障诊断
张鹏林
徐桃萍
马小东
杨天雨
《组合机床与自动化加工技术》
北大核心
2019
9
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